정지궤도 위성·AI 결합
동아시아 탄소흡수 정밀 분석 ‘기후 대응 활용’

[이데일리 김현아 기자] UNIST(울산과학기술원) 연구팀이 시간 단위로 식물의 광합성량(총일차생산량, GPP)을 정밀하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기반 분석 모델을 개발했다.

기후변화 대응과 탄소중립 정책 수립에 실질적인 기여가 가능할 기술로 평가받으며, 관련 연구는 환경 원격탐사 분야 세계적 권위지인 《Remote Sensing of Environment》(IF 11.1) 6월호에 게재됐다.

왼쪽부터 임정호 교수와 배세정 연구원이다. 사진=UNIST

AI로 탄소흡수 실시간 예측… 기후 대응 전략 활용 기대 

지구상의 이산화탄소(CO₂) 배출량 중 약 30%는 식물의 광합성을 통해 제거된다. 하지만 기존의 GPP 추정은 극궤도 위성의 낮은 관측 빈도(1~4회/일)에 기반해 시간대별 광합성 변화를 정밀하게 반영하는 데 한계가 있었다. 

이에 UNIST 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 일본 Himawari-8 정지궤도 위성의 10분 간격 고빈도 복사·기상 데이터와 AI 기반 기계학습 기법을 결합, 1시간 단위로 동아시아 식생의 GPP를 정밀 추정하는 모델을 개발했다. 

AI기반 일간 광합성 모니터링과 미세먼지 모니터링의 영향 분석

에어로졸 영향까지 반영한 고도화 모델 

특히 이번 연구는 대기 중 에어로졸(Aerosol)의 영향을 시간대별로 반영해 광합성량을 추정한 점이 주목된다. 

에어로졸 광학두께(AOD)는 미세먼지 등 입자상 물질이 햇빛의 흡수·산란에 미치는 영향을 보여주는 지표로, 이번 모델에서 광합성량 변화에 주요 변인으로 활용됐다. 

AI 예측의 투명성을 높이기 위해 연구팀은 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술인 SHAP(Shapley Additive Explanations) 기법을 적용, 예측 결과에 대한 해석 가능성도 확보했다. 

분석 결과 AOD는 태양 고도가 낮은 아침과 저녁 시간대에 광합성량 변화에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 확인됐다. 

동아시아 전역 시간 단위 탄소 흐름 분석 가능 

임정호 교수는 “이번 기술은 2km 공간 해상도에서 동아시아 전역의 하루 24시간 탄소흡수 반응을 시계열로 추정할 수 있다”며 “생태계 탄소 흐름 분석, 광환경 기반 탄소모델링, 식생 반응 모니터링 등 다양한 분야에 활용이 가능하다”고 기대감을 밝혔다. 

이번 연구는 환경부 한국환경산업기술원과 국토교통부 국토교통과학기술진흥원의 지원으로 수행됐으며, 향후 기후변화 대응 전략과 탄소중립 정책 수립에 중요한 과학적 근거로 활용될 전망이다. 

배세정 연구원(제1저자)은 “기존 극궤도 위성의 관측 한계를 극복해 광합성 반응의 시계열 추적이 가능해졌다”며 “에어로졸 영향까지 반영한 AI 기반 고도화 모델로 탄소 순환·기후 연구의 정밀도를 한 단계 높였다”고 설명했다. 

이번 연구의 논문명은 Advancing hourly gross primary productivity mapping over East Asia using Himawari-8 AHI and artificial intelligence: Unveiling the impact of aerosol-induced radiation dynamics다. 

김현아 (chaos@edaily.co.kr)

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